(57)【要約】【課題】  境界の形状自体が特徴的となるような場合も含めて検出対象となる性状変化粘膜を検出できる医用画像処理方法を提供する。【解決手段】  原画像を取得してステップＳ２のエッジ検出処理等により性状が異なる可能性を持つ粘膜境界を検出し、さらにその粘膜境界の形状におけるステップＳ５の屈折点を検出し、さらにその屈折点が所定の条件を満たすか否かにより、屈折点の代表点となる制御点として設定し、その制御点に基づいて、性状変化粘膜の境界としてのバレット境界か否かを検出（判定）する【選択図】  図４
2006166990.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上の信号からなる生体粘膜表面を撮像した医用画像を入力する入力ステップと、  前記入力ステップで入力された医用画像における生体粘膜表面の境界情報を検出する境界情報検出ステップと、
前記境界情報検出ステップにおいて検出された境界情報の形状情報を検出する形状情報検出ステップと、
前記境界情報検出ステップにおいて検出された境界情報に基づき性状の異なる生体粘膜の存在を検出する粘膜性状検出ステップと、
からなることを特徴とする医用画像処理方法。
【請求項２】
１つ以上の信号からなる生体粘膜表面を撮像した医用画像を入力する入力ステップと、  前記入力ステップで入力された医用画像における生体粘膜表面の境界情報を検出する境界情報検出ステップと、
前記境界情報検出ステップにおいて検出された境界情報に対して肛門側の領域に局所的に存在する孤立領域を検出する孤立領域ステップと、
前記検出ステップの検出結果に基づき性状の異なる生体粘膜の存在を検出する粘膜性状検出ステップと、
からなることを特徴とする医用画像処理方法。
【請求項３】
１つ以上の信号からなる生体粘膜表面を撮像した医用画像を入力する入力ステップと、  前記入力ステップで入力された医用画像における生体粘膜表面の境界情報を検出する境界情報検出ステップと、
前記境界情報検出ステップにおいて検出された境界情報に基づき境界を含む局所領域を設定する領域設定ステップと、
前記局所領域において前記境界の前後の２領域から特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
算出された前記特徴量に基づき性状の異なる生体粘膜の存在を検出する粘膜性状検出ステップと、
からなる事を特徴とする医用画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、食道から胃の境界近辺の粘膜組織の性状を識別する医用画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、内視鏡を用いて内視鏡検査等を行う内視鏡装置は、医療用分野及び工業用分野において広く採用されている。医療用分野においては、例えば内視鏡の挿入部を体腔内に挿入して、検査対象部位を観察することにより、検査対象部位が正常な状態か性状が変化した性状変化状態かを診断するのに利用される。  
このような場合、内視鏡画像から画像処理により、正常な状態か性状変化状態であるかの判定を行うことができると、術者は、その判定結果の部位を重点的に診断することにより、効率的な診断を行うことができる。  
例えば、従来例としての特開２０００−１５５８４０号公報は、撮像条件の影響を少なくして、性状変化部と正常部の境界の形状に関する情報に基づき特徴量を算出することが記載されている。
【特許文献１】特開２０００−１５５８４０号公報
【非特許文献１】”コンピュータ画像入門”田村秀行著  総研出版  Ｐ．１２０〜１２２」
【非特許文献２】”細線化図形の屈折点検出の一手法”小山ら、電子通信学会研究会資料 PRL80-107 PP.80-90(1980)
【非特許文献３】”画像処理を極めるアルゴリズムラボ” ソフトバンク刊：Ｃ  ＭＡＧＡＺＩＮＥ  ２０００．９  PP．123-129
【非特許文献４】”コンピュータ画像処理入門” 田村秀行著  総研出版  P.84〜85
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら上記従来例は、境界の形状に関する情報は、境界における濃度勾配の方向変化であるため、特に境界の形状自体が特徴的となるような場合における検出対象となる性状変化粘膜を検出しにくい可能性がある。  
バレット粘膜は、食道と胃の接合部（粘膜境界）において、逆流性食道炎等の影響により食道の扁平上皮が胃の粘膜に置換されたものである。バレット粘膜が正常な粘膜境界から３ｃｍ以上、食道管腔断面に対して全周性に生じた場合に、バレット食道という疾患と診断される。  
バレット食道は、特に欧米において増加しており、高い確率で腺癌が発生することから大きな問題となっているため、バレット粘膜の早期発見が非常に重要なものとなっている。
【０００４】
バレット粘膜は、食道に対して全周的に発生する場合のみではなく、しばしば局所的に進行し、舌状あるいはジグザグ状の粘膜境界像を生ずる（Ｚラインと呼ばれることもある）。  
またバレット粘膜の中に島状に孤立して食道扁平上皮が残存し、舌状等の境界所見が見られない場合においてもバレット粘膜を診断できる場合がある。また、相対的に食道扁平上皮は、白色調、バレット粘膜は赤色調を呈する。本発明においては、これらのバレット粘膜所見を検出する医用画像処理方法を提供する。
【０００５】
（発明の目的）
本発明は、上述した点に鑑みてなされたもので、境界の形状自体が特徴的となるような場合も含めて検出対象となる性状変化粘膜を検出できる医用画像処理方法を提供することを目的とする。  
また、本発明は、食道と胃の境界付近における食道の粘膜が変化ないしは変性した粘膜としてのバレット粘膜を、その特徴的な形状により検出する医用画像処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の医用画像処理方法は、１つ以上の信号からなる生体粘膜表面を撮像した医用画像を入力する入力ステップと、
前記入力ステップで入力された医用画像における生体粘膜表面の境界情報を検出する境界情報検出ステップと、
前記境界情報検出ステップにおいて検出された境界情報の形状情報を検出する形状情報検出ステップと、
前記境界情報検出ステップにおいて検出された境界情報に基づき性状の異なる生体粘膜の存在を検出する粘膜性状検出ステップと、
からなることを特徴とする。  
上記構成により、境界情報検出ステップにおいて検出された境界情報に基づき性状の異なる生体粘膜の存在を検出することにより、食道の粘膜が変性したバレット粘膜等の性状変化粘膜を検出できるようにしている。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、生体粘膜表面の境界情報に基づき性状の異なる生体粘膜の存在を検出することにより、食道の粘膜が変性したバレット粘膜等の性状変化粘膜を検出できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。  
【実施例１】
【０００９】
図１ないし図１０は本発明の実施例１に係り、図１は本発明の実施例１の画像処理方法の機能を備えた内視鏡システムの構成を示し、図２は処理プログラムに従ってＣＰＵにより境界座標点列を生成する処理機能の構成を示し、図３は処理プログラムに従ってＣＰＵにより粘膜境界検出結果を生成する処理機能の構成を示し、図４は本実施例におけるＣＰＵにより処理される処理手順を示し、図５は原画像から抽出されたエッジ及び形状の判定を行う制御点を設定した画像例を示す。  
また、図６は境界座標点列から屈折点を決定する処理手順を示し、図７は図６の処理手順における屈折点の頂点評価値を算出する説明図を示し、図８は屈折点の候補点から屈折点を決定する処理手順を示し、図９は屈折点の候補点列から屈折点を決定する説明図を示し、図１０は移動平均による座標点列の平滑化の説明図を示す。
【００１０】
図１に示す内視鏡システム１は、内視鏡観察装置２と、この内視鏡観察装置２により得られた画像に対して画像処理を行うパーソナルコンピュータ等により構成される画像処理装置３と、この画像処理装置３により画像処理された画像を表示する表示モニタ４とから構成される。  
内視鏡観察装置２は、体腔内に挿入される内視鏡６と、この内視鏡６に照明光を供給する光源装置７と、内視鏡６の撮像手段に対する信号処理を行うカメラコントロールユニット（ＣＣＵと略記）８と、このＣＣＵ８から出力される映像信号が入力されることにより、撮像素子で撮像した内視鏡画像を表示するモニタ９とを有する。  
内視鏡６は、体腔内に挿入される挿入部１１とこの挿入部１１の後端に設けられた操作部１２とを有する。また挿入部１１内には照明光を伝送するライトガイド１３が挿通されている。
【００１１】
このライトガイド１３の後端は、光源装置７に接続される。そして、この光源装置７から供給される照明光をライトガイド１３により伝送し、挿入部１１の先端部１４に設けた照明窓に取り付けられた先端面から（伝送した照明光を）出射し、患部等の被写体を照明する。  
照明窓に隣接する観察窓に取り付けた対物レンズ１５と、この対物レンズ１５の結像位置に配置された固体撮像素子しての例えば電荷結合素子（ＣＣＤと略記）１６とにより撮像装置１７が設けてある。そして、このＣＣＤ１６の撮像面に結像された光学像は、このＣＣＤ１６により光電変換される。  
このＣＣＤ１６は、信号線を介してＣＣＵ８と接続され、このＣＣＵ８からのＣＣＤ駆動信号が印加されることにより、ＣＣＤ１６は光電変換した画像信号を出力する。この画像信号は、ＣＣＵ８内の映像処理回路により信号処理され、映像信号に変換される。この映像信号はモニタ９に出力され、モニタ９の表示面には、内視鏡画像が表示される。この映像信号は、画像処理装置３にも入力される。
【００１２】
本実施例では、内視鏡６は、口部からその挿入部１１の先端部１４が挿入され、食道から胃の境界付近まで挿入されて、その境界付近に検出対象粘膜となる食道の通常の粘膜（具体的には扁平上皮）が変性して胃の粘膜部分の性状を呈するようになった粘膜（本明細書では性状変化粘膜ともいう）としてのバレット粘膜が存在するか否かの内視鏡検査を行うような場合に使用される。  
この場合、体内の生体粘膜表面を撮像した内視鏡画像に対応する映像信号は、画像処理装置３にも入力され、その映像信号に対して以下に説明するような画像処理方法により、バレット粘膜が存在するか否かの検出（判定）処理を行う。
【００１３】
この画像処理装置３は、内視鏡観察装置２から入力される内視鏡画像に対応する映像信号が入力される画像入力部２１と、この画像入力部２１から入力された画像データに対する画像処理を行う中央演算処理装置としてのＣＰＵ２２と、このＣＰＵ２２により画像処理を実行させる処理プログラム（制御プログラム）を記憶する処理プログラム記憶部２３とを有する。  
また、この画像処理装置３は、画像入力部２１から入力される画像データ等を記憶する画像記憶部２４と、ＣＰＵ２２により処理された解析情報等を記憶する解析情報記憶部２５と、ＣＰＵ２２により処理された画像データ及び解析情報等を記憶装置インタフェース２６を介して記憶する記憶装置としてのハードディスク２７と、ＣＰＵ２２により処理された画像データ等を表示するための表示処理を行う表示処理部２８と、ユーザが画像処理のパラメータ等のデータ入力や指示操作を行うキーボードなどからなる入力操作部２９とを有する。
【００１４】
そして、この表示処理部２８により生成された映像信号は、表示モニタ４に出力され、この表示モニタ４の表示面には画像処理された処理画像が表示される。なお、画像入力部２１、ＣＰＵ２２、処理プログラム記憶部２３、画像記憶部２４、解析情報記憶部２５、記憶装置インタフェース２６、表示処理部２８、入力操作部２９は、データバス３０を介して互いに接続されている。  
本実施例では、図２及び図３は、処理プログラム記憶部２３に記憶された処理プログラムＡ及び処理プログラムＢの処理により、ＣＰＵ２２は、検出対象粘膜として正常粘膜とは性状が異なる性状変化粘膜としてのバレット粘膜を検出（判定）する画像処理を行う。  図２の処理プログラムＡは、原画像３１からエッジ検出画像３２を生成し、さらに境界座標点列３３を生成する処理を行う。そして、この境界座標点列３３に対して図３に示す処理プログラムＢにより粘膜境界検出結果３４を生成する処理を行う。
【００１５】
図２に示すように、処理プログラムＡを行うＣＰＵ２２は、原画像３１に対して輪郭抽出フィルタリングを行い、エッジ検出画像３２を生成する輪郭抽出フィルタリング部３５の機能を持つ。つまり、判定対象となる部位においては、正常粘膜と変性粘膜とでは、画像データのＲ，Ｇ，Ｂにおける濃度値が異なっている。このため、輪郭（エッジ）を検出或いは抽出することにより、その境界を検出することができることになる。この画像データのＲＧＢの濃度値は、公知の逆γ補正された値とする。  
輪郭抽出フィルタリング部３５は、公知のバンドパスフィルタや、公知のエッジ検出フィルタ（例えばＰｒｅｗｉｔｔオペレータや、Ｓｏｂｅｌオペレータ）の適用により、エッジ検出画像３２を生成する。このエッジ検出フィルタとしては、非特許文献：「コンピュータ画像入門  田村秀行著  総研出版  Ｐ．１２０〜１２２」に詳しい。  
また、処理プログラムＡを行うＣＰＵ２２は、エッジ検出画像３２に対して、２値化処理を行う２値化処理部３６と、この２値化処理された後に、細線化処理を行う細線化処理部３７と、この細線化処理された後に、端点抽出を行う端点抽出部３８と、この端点抽出された後に、連結線分抽出を行い、境界座標点列３３を生成する連結線分抽出部３９とを有する。
【００１６】
２値化処理部３６は、エッジ検出画像３２に対して、所定の閾値θを設定し、この閾値θ以上の画素を１，所定の閾値よりも小さい画素を０とすることにより２値化画像を生成する。  
また、細線化処理部３７は、２値化処理された画像に対して、線の画素値を１、背景の画素値を０とする細線化画像を生成する。細線化処理部３７は、Ｈｉｌｄｌｉｃｈの細線化手法として公知の手法を用いることができるものであって、画素の連結性を保持することが可能である場合に、当該画素の画素値を０として線幅を減少させる処理である。  
Ｈｉｌｄｌｉｃｈの細線化手法に関しては、非特許文献「ソフトバンク刊：Ｃ  ＭＡＧＡＺＩＮＥ  ２０００．９”画像処理を極めるアルゴリズムラボ”ＰＰ１２３−１２９」に詳しい。
【００１７】
また、端点抽出部３８は、細線化処理部３７により細線化処理された画像に対して、画面の走査方向に沿って順次画素のデータを３×３のパターンで取得する。取得されたパターンの中心の画素値が”１”であり、かつ周囲の上下左右斜めに画素値＝”１”である画素が一つだけあるときに、その中心点の画素を端点、換言すると境界点と判定する。  
また、連結線分抽出部３９は、１つの端点（境界点）を出発点として、細線化画像に対してトレース処理を行うことにより、境界座標点列を求める。  
このトレース処理は、公知の境界線追跡処理により達成され、非特許文献：「コンピュータ画像入門  田村秀行著  総研出版  Ｐ．８４〜８５」に詳しい。  
また、図３に示す処理プログラムＡを行うＣＰＵ２２は、境界座標点列３３に対して屈折点（屈曲点）の検出を行う屈折点検出部４１と、この屈折点が検出された境界座標点列３３に対して形状評価を行うことにより、粘膜境界検出結果３４を出す形状評価部４２との機能を有する。
【００１８】
形状評価部４２は、後述するように条件を満たす屈折点を検出した場合、条件を満たす屈折点の数が所定の値以上である場合には性状変化粘膜境界と判断し、屈折（屈曲）の凹凸がない場合、つまり条件を満たす屈折の向きが１方向のみである場合には、性状変化粘膜境界ではないと判断する。  
次に図２及び図３の処理プログラムＡ及びＢにより、判定対象となる特定の粘膜、具体的には、（食道の正常粘膜としての扁平上皮が変性した変性粘膜としての）バレット粘膜の境界か否かを判定するバレット境界判定の画像処理方法を図４の処理フローにより説明する。  
画像処理装置３の動作が開始すると、ＣＰＵ２２は処理プログラム記憶部２３の処理プログラムを読み出して、その処理プログラムに従った処理を開始する。  
つまり、図２に示した処理プログラムＡの機能を行う。より具体的には、図４に示すようにＣＰＵ２２は、最初のステップＳ１において、内視鏡観察装置２のＣＣＵ８から画像入力部２１を経て入力される原画像３１としての画像データを取得する。
【００１９】
そして、次のステップＳ２においてＣＰＵ２２は、その画像データに対して、輪郭抽出フィルタリング処理として上述した公知のエッジ検出の処理を行い、エッジ検出画像３２を生成する。図５（Ａ）は、エッジ検出画像３２を示す。  
次のステップＳ３においてＣＰＵ２２は、このエッジ検出画像３２に対して、上述した２値化処理を行い、さらに細線化処理及び端点抽出（境界の取得）を行う。  
次のステップＳ４においてＣＰＵ２２は、取得した境界に対してトレース処理を行って境界に沿った座標点列、つまり境界の座標点列を得る。  
次にＣＰＵ２２は、図３の処理プログラムＢの処理を行う。つまり、ステップＳ４による生成された境界の座標点列に対して、ＣＰＵ２２は、ステップＳ５に示すように境界上の各点の頂点評価値Ａに基づき屈折点を例えばＮ個算出する。
【００２０】
この屈折点の算出処理は、図６を用いて後述するが、図１０を用いて簡単に説明すると、境界上の各点を中心としてその前後にＬ／２の長さの曲線を抽出（設定）し、その始点と終点との直線距離（弦長）を頂点評価値Ａ（ｊ）として算出し、さらにそのｈ点前後の頂点評価値Ａ（ｊーｈ）及びＡ（ｊ＋ｈ）より小さいものを屈折点の候補として、これらの候補の中から屈折点を決定する。  
次のステップＳ６においてＣＰＵ２２は、制御点の数を示すパラメータｋと屈折点のパラメータｉをそれぞれ０、１に初期化して、検出対象となる性状変化粘膜の存在の有無を判定する処理を開始する。  
パラメータｉ、ｋを初期化した後、次のステップＳ７においてＣＰＵ２２は、算出された屈折点（ｉ）の中で、その評価値Ｂが所定の閾値ｔｈｒより小さいか否かの判定を行う。  この場合、頂点評価値Ａ／Ｌを算出して評価値Ｂとし、屈折点（ｉ）におけるその評価値Ｂが、所定の閾値ｔｈｒより小さいか否かの判定を行う。
【００２１】
屈折点（ｉ）における算出された評価値Ｂに対して、予め正常粘膜及び性状が変化した性状変化粘膜、より具体的には診断により確定している扁平上皮及びバレット粘膜それぞれからサンプルしたサンプルデータによりそれらを識別する基準値として設定したｔｈｒと比較して判定を行う。
【００２２】
そして、評価値Ｂ＜ｔｈｒの条件を満たす場合には、ステップＳ８においてＣＰＵ２２は、その屈折点（ｉ）を制御点Ｍとして取得し、パラメータｋの値を１つ増大する。また、評価値Ｂ＜ｔｈｒの条件を満たさない場合には、ステップＳ９に移る。  
ステップＳ９においてＣＰＵ２２は、パラメータｉが最終の屈折点、つまりｉがＮかの判定により、全ての屈折点に対してステップＳ７及びＳ８の処理を行ったかの判定を行う。そして、全ての屈折点に対して行っていない場合には、ステップＳ１０に示すようにパラメータｉを１つ増大させて、ステップＳ６に戻る。  
このようにして全ての屈折点に対してステップＳ７及びＳ８の処理を行うことにより図５（Ｂ）に示すように制御点が設定されるので、ステップＳ１１に進む。
【００２３】
このステップＳ１１においてＣＰＵ２２は、制御点数のパラメータｋが１より大きいかの判定を行う。このパラメータｋが１より大きいと判定した場合には、次のステップＳ１２においてＣＰＵ２２は、制御点の配置が管腔方向に凹凸かの判定を行う。  
図５（Ｂ）に示すように制御点が同心円状にならないで、管腔方向（管腔の半径方向）に凹凸形状に配置されている場合には、ステップＳ１３に示すようにバレット粘膜の境界、つまりバレット境界と判定する。  
一方、ステップＳ１１の判定において、ｋ＞１の条件を満たさない場合、及びステップＳ１２の判定において、制御点の配置が管腔方向に凹凸とならないで、同心状になる場合には、ステップＳ１４に示すように、正常粘膜としての扁平上皮の境界と判定する。このようにして、画像データから、その画像中にバレット境界が存在するか否かの可能性を判定することができる。  
次に上記ステップＳ５の境界における屈折点算出の処理を図６を参照して説明する。
【００２４】
ステップＳ２１においてＣＰＵ２２は、Ｎ＿ｐ個の点から成る境界座標点列を取得する。  
ステップＳ２２においてＣＰＵ２２は、処理の対象となる境界座標点列の最小点数の閾値Ｖｍｉｎとの比較を行う。そして、Ｎ＿ｐ＞ＶｍｉｎであればステップＳ２３に進み、そうでなければ処理対象に該当しないとして終了する。  
次のステップＳ２３においてＣＰＵ２２は、各点における屈折点の頂点評価値Ａ（ｊ）（１≦ｊ≦Ｎ＿ｐ）を算出する。ステップＳ２３の詳細については後述する。  
ステップＳ２４においてｊを初期化し、ステップＳ２５においてＣＰＵ２２は、点Ｐ（ｊ）を対象点とし、この対象点における屈折点の頂点評価値Ａ（ｊ）と、対象点からｈ点前後する点Ｐ（ｊ−ｈ），Ｐ（ｊ＋ｈ）におる屈折点の頂点評価値Ａ（ｊ−ｈ），Ａ（ｊ＋ｈ）を取得する。値ｈは、ステップＳ２６における比較対象を選択するパラメータであり、本実施例では例えばｈ＝５とする。ステップＳ２５の詳細については後述する。
【００２５】
ステップＳ２６においてＣＰＵ２２は、屈折点の頂点評価値Ａ（ｊ），Ａ（ｊ−ｈ），Ａ（ｊ＋ｈ）の比較を行う。Ａ（ｊ）＜Ａ（ｊ−ｈ）かつＡ（ｊ）＜Ａ（ｊ＋ｈ）であればステップＳ２７に進み、そうでなければステップＳ２９に進む。ステップＳ２６の詳細については後述する。  
ステップ２７においてＣＰＵ２２は、屈折検出のための屈折の大きさを制限する閾値Ｖｃとの比較を行う。Ａ（ｊ）／Ｌ＜Ｖｃであれば、ステップＳ２８に進み、そうでなければこの処理を終了する。  
ステップＳ２８においてＣＰＵ２２は、対象点Ｐ（ｊ）を屈折点の候補点として検出して、その情報を解析情報記憶部２５等に記憶する。  
ステップＳ２９においてＣＰＵ２２は、対象点Ｐ（ｊ）が境界座標点列の最終点つまりｊ＝Ｎ＿ｐであればステップＳ３０で屈折点を決定して処理を終了し、ｊ≠Ｎ＿ｐであればステップＳ３１に進む。
【００２６】
ステップＳ３１においてＣＰＵ２２は、ｊ＝ｊ＋1として対象点を更新し、ステップＳ２５ないしＳ２９に示す一連の処理を繰り返す。  
ステップＳ３０においての、屈折点の決定処理のフローを図９に示し、詳細については後述する。  
次に、ステップＳ２３における屈折点の頂点評価値Ａを算出方法と、ステップＳ２５、ステップＳ２６における屈折点の頂点評価値Ａを用いての屈折点の候補点の検出処理の詳細について説明する。  
図７は本実施例における屈折点の頂点評価値Ａの算出方法と、屈折点の頂点評価値Ａを用いての屈折点の候補点の検出処理を説明するための説明図である。  
屈折点の頂点評価値Ａの算出方法としては、非特許文献２：「”細線化図形の屈折点検出の一手法”小山ら、電子通信学会研究会資料PRL80-107 PP,80-90(1980)」に示される手法を使用する。
【００２７】
取得した境界座標点列の各点について、その点列に沿って、各点を中心とする図７に実線にて示す長さＬの曲線を抽出し、その曲線の始点と終点の距離（弦長）を屈折点の頂点評価値Ａ（ｊ）として算出する。ただし、点Ｐ（ｊ）が境界座標点列の両端から［Ｌ／２］の範囲に存在し、長さＬの曲線が抽出できない場合、Ａ（ｊ）＝Ｌとする。ここで［］はガウス記号である。  
また、屈折点の候補点の検出処理において点Ｐ（ｊ）が両端からｈの範囲に存在し、点Ｐ（ｊ−ｈ），Ｐ（ｊ＋ｈ）が境界座標点列上の点に成り得ない場合、Ａ（ｊ−ｈ）＝Ｌ，Ａ（ｊ＋ｈ）＝Ｌとする。点Ｐ（ｊ）における屈折点の頂点評価値Ａ（ｊ）が、ｈ点前の点Ｐ（ｊ−ｈ）における屈折点の頂点評価値Ａ（ｊ−ｈ）、かつｈ点後の点Ｐ（ｊ＋ｈ）における屈折点の頂点評価値Ａ（ｊ＋ｈ）より小さい場合は、Ｐ（ｊ）は、点Ｐ（ｊ−ｈ），Ｐ（ｊ＋ｈ）よりも大きな屈折の特徴を示すから、このＰ（ｊ）を屈折点の候補点として検出する。
【００２８】
この比較評価を、境界座標点列を形成するすべての点に対して順に行う。境界座標点列の両端から［Ｌ／２］の範囲では、上述した通りＡ(ｊ)＝Ｌとしたため、屈折点の候補点の検出からは除外される。  
次に屈折点の決定処理における処理フローを図８に示す。  
ステップＳ４１においてＣＰＵ２２は、前述の屈折点の候補点の検出処理により検出された屈折点の候補点を、解析情報記憶部２５から取得する。屈折点の候補点が隣接して連続している場合は、その点列を一つの組（以下、パターンと称する）として抽出する。ここで境界座標点列において生成されたパターン数をＮ＿ｐａｔｔｅｒｎ（１≦Ｎ＿ｐａｔｔｅｒｎ≦屈折点の候補点数）とし、各パターンを形成する屈折点の候補点数Ｃn（１≦ｎ≦Ｎ＿ｐａｔｔｅｒｎ）を算出する。
【００２９】
そして、ステップＳ４２においてＣＰＵ２２は、最初のパターンを示すｎ＝１に初期化し、ステップＳ４３においてＣＰＵ２２は、ステップＳ４１にて生成されたパターンのうちの１つを対象点ｐａｔｔｅｒｎ（ｎ）（１≦ｎ≦Ｎ＿ｐａｔｔｅｒｎ）として取得する。  
対象パターンｐａｔｔｅｒｎ（ｎ）の屈折点の候補点数Ｃn＝１であれば、他の屈折点の候補点が隣接しておらず単独で存在すると判断し、その屈折点の候補点を屈折点と決定する。  
対象パターンｐａｔｔｅｒｎ（ｎ）の屈折点の候補点数Ｃn≧２であれば、ステップＳ４４に進み、対象パターンの屈折点の候補点列の中から１点を屈折点と決定する。  
ステップＳ４４においてＣＰＵ２２は、対象パターンｐａｔｔｅｒｎ（ｎ）中で、Ａ(ｊ)が極小となる点を屈折点と決定する。図９は、屈折点の候補点の中から屈折点を決定することを表す図である。
【００３０】
ステップＳ４５においてＣＰＵ２２は、対象パターンｐａｔｔｅｒｎ（ｎ）が最終パターン、つまりｎ=Ｎ＿ｐａｔｔｅｒｎであれば処理を終了し、ｎ≠Ｎ＿ｐａｔｔｅｒｎであればステップＳ４６に進む。  
ステップＳ４６においてＣＰＵ２２は、ｎ＝ｎ＋1として屈折点決定の対象パターンを更新し、ステップＳ４３ないしＳ４５に示す一連の処理を繰り返す。  
なお、境界座標点列が滑らかでない場合は、ステップＳ２１で取得した境界座標点列を、非特許文献２：「”細線化図形の屈折点検出の一手法”小山ら、電子通信学会研究会資料PRL80-107 PP,80-90(1980)」に示されるように、移動平均法により座標値を平滑化する。
【００３１】
ここでの移動平均法とは、点Ｐの座標値を座標点列の前後［ｍ／２］点の座標値の平均値に設定する手法である。値ｍは、移動平均点数、すなわち平滑化の強さを決定するパラメータである。例えば、図１０に示すようにｍ＝９、すなわち９点の移動平均を用いた場合を示す。  
また、境界座標点列の両端から［Ｌ／２］の範囲では、Ａ(ｊ)＝Ｌと仮定するため、屈折点の候補点は検出されないが、検出対象に含める場合には、非特許文献２：「”細線化図形の屈折点検出の一手法”小山ら、電子通信学会研究会資料PRL80-107 PP.80-90(1980)」に示されるようにステップＳ２１で取得した境界座標点列の両端の延長を行えばよい。  また、ステップＳ２５におけるパラメータｈは、境界座標点列を形成する点数Ｎ＿ｐに基づいて決定してもよい。
【００３２】
また、本実施例では、ステップＳ４４においてＣＰＵ２２は、対象パターン中の屈折点の候補点列のＡ(ｊ)が極小となる点を屈折点として決定したが、対象パターン中の屈折点の候補点列の中心点、すなわち［Ｃn／２］番目の点と決定するようにしてもよい。  
以上説明したように本実施例では、原画像３１に対してエッジ検出処理等により性状の異なる粘膜境界を検出し、さらにその粘膜境界の形状における屈折点を検出し、さらにその屈折点が所定の条件を満たすか否かにより、屈折点の代表点となる制御点として設定している。そして、この制御点に基づいて、性状変化粘膜の境界としてのバレット境界か否かを検出（判定）するようにしている。  
食道と胃の境界付近にバレット粘膜が存在した場合の症例においては、そのバレット粘膜が存在した場合、バレット粘膜の境界は、同心円状でなく、図５（Ｂ）に示すように星型等の凹凸のある形状に現れる場合が多い。
【００３３】
このため、上記のように屈折点の代表点としての制御点を検出して、その制御点が凹凸のある配置の場合や制御点の数が所定数以上の場合には、バレット粘膜の境界であると判定するようにしているので、バレット粘膜の症例に多く現れる特徴に従って、バレット境界の判定を精度良く行うことができる。  
なお、バレット境界を判定する場合、検出した境界の複雑さによりバレット粘膜であるか否かの判定を行うようにしても良い。つまり、検出した境界の形状が円形等の単純な形状でなく、複雑な形状であることさを検出、或いは評価する処理を行い、その評価結果によりバレット境界の判定を行うようにしても良い。  
より具体的には、例えば境界座標点列３３に沿って所定間隔で設定した点付近での曲率半径を求め、その曲率半径の値をグループ分けして、曲率半径の値の分布により複雑な形状であるか否かの対応付けをする。そして、曲率半径の分布が閾値以上の場合にはバレット粘膜の境界と判定するようにしても良い。
【実施例２】
【００３４】
次に図１１ないし図１３を参照して本発明の実施例２を説明する。図１１は、実施例２におけるプログラムＣに従ってＣＰＵ２２により実現される機能的な構成を示す。  
本実施例は、実施例１における図２の部分は同様であるので、その説明を省略しており、図３の処理機能の代わりに図１１に示す処理機能、つまり関心領域設定部５１、小領域抽出部５２及び粘膜境界判定部５３とを有する。  
図１１に示すように原画像３１及び境界座標点列３３に対して、関心領域設定部５１により、検出対象となる関心領域を設定する。  
その設定された関心領域に対して、小領域抽出部５２は、小領域を抽出し、抽出された小領域に対して粘膜境界判定部５３は、粘膜境界か否かの判定を行い粘膜境界検出結果３４を出力する。
【００３５】
次に図１２の処理フローを参照して、その具体的な処理を説明する。  
図４に示した場合と同様に、画像データを取得し（Ｓ１）、エッジ検出を行い（Ｓ２）、エッジ検出画像３２を生成し、細線化して、境界を取得（Ｓ３）、さらに境界の座標点列を取得して、境界座標点列３３を生成する（Ｓ４）。なお、境界座標点列３３を生成する前の状態（つまりステップＳ３の処理後）で以下の処理を行っても良い。  
次のステップＳ５１においてＣＰＵ２２は、ステップＳ４（Ｓ３）の境界で分割された領域に対して、画像中における管腔中心側となる噴門（管腔中心側は暗くなるため暗部の閾値を用いた判定処理で抽出することができる）に近い、／または噴門を含む領域を関心領域に設定する。  
このように関心領域を設定した後、ステップＳ５２に示すようにＣＰＵ２２は、その関心領域に対して、再びエッジ検出処理或いはＢＰＦ（バンドパスフィルタ）を用いて関心領域内のエッジを検出し、図１３（Ａ）の原画像から図１３（Ｂ）のようなエッジで分割された小領域５５を含む画像を生成する。
【００３６】
次のステップＳ５３においてＣＰＵ２２は、小領域５５を示すパラメータｉを初期化（ｉ＝１に設定）した後、次のステプＳ５４において各小領域（ｉ）内の平均色調Ｃ（ｉ）を算出する。  
平均色調Ｃ（ｉ）は、例えばＩＨｂの値の平均値とする。このＩＨｂは、内視鏡画像上の各画素ごとの輝度信号Ｖｇ（ヘモグロビンに最も吸収される５６０ｎｍ付近の光を反映するＧの色信号）と、輝度信号Ｖｒ（ヘモグロビンに最も吸収される６５０ｎｍ付近の光を反映するＲの色信号）を抽出し、２つのＲ，Ｇ色信号の比を対数変換した値、３２ｌｏｇ２（Ｒ／Ｇ）を使用する。  
そして、次のステップＳ５５においてＣＰＵ２２は、平均色調Ｃ（ｉ）が所定の閾値thr２より大きいか否かの判定を行う。この場合、所定の閾値は、例えば診断が確定している症例のバレット粘膜の部分を撮像した画像における少なくとも１以上の色信号における色調の平均値と、扁平上皮の部分を撮像した画像における同じ色信号における色調の平均値とを用いて設定される。  
ステップＳ５５による判定結果が平均色調Ｃ（ｉ）＞thr２の判定条件を満たす場合には、ステップＳ５６に示すようにＣＰＵ２２は、その小領域（ｉ）は、バレット上に残存する扁平上皮と考えられるため、このように扁平上皮が一個以上存在する場合、小領域を含む関心領域は、バレットと判定する。
【００３７】
一方、ステップＳ５５の判定結果が平均色調Ｃ（ｉ）＞thr２の判定条件を満たさない場合には、ステップＳ５７に示すようにＣＰＵ２２は、パラメータｉが小領域の数Ｎに等しいかの判定を行い、Ｎに等しくない場合にはステップＳ５８に示すようにｉを１つ増加させてステップＳ５４に戻る。そして、ステップＳ５４からステップＳ５７の処理を繰り返す。  
バレット粘膜の症例の場合には、バレット粘膜中に島状に扁平上皮の小領域が孤立して存在する場合がしばしばある。  
このため、本実施例では、上記のように境界座標点列３３を生成して、原画像３１における境界座標点列３３により管腔側の領域内にエッジ或いは境界座標点列３３により小領域（ｉ）を検出し、各小領域（ｉ）に対して、色調の特徴量から扁平上皮か否かの判定を行い、扁平上皮と判定した場合には、バレットと判定するようにしている。
【００３８】
このような判定を行うことにより、原画像中にバレット粘膜が存在するか否かの判定を精度良く行うことができる。  
なお、図１２のステップＳ５２においては、エッジで分割された小領域５５を検出するようにしているが、その変形例として所定の閾値により２値化を行うことにより、小領域５５を取得するようにしてもよい。  
また、ステップＳ５４、Ｓ５５において、小領域５５のエッジの前後（或いは両側）における色調変化に基づきバレットか否かの判定を行うようにしてもよい。
【００３９】
また、図１２の画像処理においては、管腔側の領域を関心領域に設定し、その関心領域内におけるエッジ等で分割された小領域５５に対して判定を行うようにしているが、この小領域５５の外側の領域に対しても平均色調を取得するなどして判定を行うようにしても良い。  
例えば、小領域５５に対する判定結果と、その外側の領域での判定結果により、関心領域を総合的に判定するようにしても良い。このようにすると、より精度の高い判定を行うことができる。  
なお、エッジで分割された小領域５５としては、図１３（Ｂ）に示すように完全に孤立した小領域の場合がありえる。また、小領域５５が外側に延びて扁平上皮側に連結したような形状の場合もあり得る。
【００４０】
この場合、図１３（Ｂ）に示すように小領域５５が孤立曲線になって現れる場合が多いので、検出された小領域５５が孤立曲線になっているか否かにより、関心領域がバレットであるか否かの判定を行うようにしても良い。
【実施例３】
【００４１】
次に図１４ないし図１８を参照して本発明の実施例２を説明する。図１４は、実施例３におけるプログラムＤに従ってＣＰＵ２２により実現される機能的な構成を示す。  
本実施例は、実施例１における図２の部分は同様であるので、その説明を省略しており、図３の処理機能の代わりに図１４に示す処理機能、つまり境界座標点列３３から局所領域群６１を設定する局所領域設定部６３と、局所領域群６１に対して粘膜境界検出結果６２を生成する粘膜境界判定部６４とを有する。  
次に図１５を参照して本実施例による粘膜境界の判定処理を説明する。  
図１５に示すように最初のステップＳ６１においてＣＰＵ２２は、Ｇ画像データの取得を行い、さらに実施例１或いは２と同様にエッジ検出の処理を行い（Ｓ２）、細線化して、境界を取得する（Ｓ３）。さらに境界の座標点列を取得する（Ｓ４）。
【００４２】
次に図１４の処理プログラムＤの処理を行う。つまり、図１５のステップＳ６２に示すようにＣＰＵ２２は、境界に沿って局所領域を例えばＮ個設定する。換言すると、Ｎ個からなる局所領域群６１を生成する。  
図１６により具体的に示すと、ステップＳ４までの処理により得られたエッジ検出画像の境界座標点列に対して、その境界に沿って例えば一定間隔毎に図１６（Ｂ）に示すように境界上の短い線分（或いは接線）により、その線分と局所的に直交する方向或いはグラディエント方向に、その境界上の短い線分の両側に局所領域が線分いより略２等分されるように局所領域を設定する。  
なお、図１６（Ｂ）にて設定した局所領域例を図１６（Ｃ）において拡大して示している。この場合には、矩形領域で局所領域を設定しているが、円形その他の形状で局所領域でも良い。  
次のステップＳ６３においてＣＰＵ２２は、各局所領域を示すパラメータｉを初期化した後、次のステップＳ６４において局所領域（ｉ）において境界に沿って分けられた２領域の平均画素値Ｅ，Ｆを算出する。
【００４３】
次のステップＳ６５においてＣＰＵ２２は、境界で分割された両側の２領域の平均画素値の比Ｅ／Ｆが所定の閾値thr３よりも大きいか否かの判定を行う。  
この場合、診断により確定している症例におけるバレット境界からサンプルした画素における色調特徴量、例えばＩＨｂの値の平均値と、バレットでない場合における境界からサンプルした画素におけるＩＨｂの平均値とを求め、これらの値から区別を決める閾値thr３を決定する。  
平均画素値の比Ｅ／Ｆ＞thr３の場合には、次のステップＳ６６においてＣＰＵ２２は、その局所領域内の境界の一部をバレット境界領域と認識する。一方、ステップＳ６５の判定結果が、Ｅ／Ｆ＞thr３の判定条件を満たさない場合には、ステップＳ６７に示すようにバレット境界ではないと判定する。  
上記ステップＳ６６、Ｓ６７の処理の後、ステップＳ６８においてＣＰＵ２２は、局所領域（ｉ）のパラメータｉがＮに等しいかの判定を行い、ｉがＮに等しくない場合にはステップＳ６９においてｉを１つ加算してステップＳ６４に戻り、ステップＳ６４からＳ６８の処理を繰り返す。
【００４４】
そして、全ての局所領域（Ｎ）まで行った後、この処理を終了する。  
このように本実施例によれば、境界に沿って設定した局所領域を用いてバレット境界か否かを判定することにより、バレット境界か否かを判定することができる。  
なお、全ての局所領域（Ｎ）に対して境界の判定を行い、それら複数の判定結果により最終的に境界の判定を行うようにしても良い。  
また、ステップＳ６２において、境界に沿って局所領域を設定する場合、その境界上の短い線分（細線）の中心に対して直交する方向に対称的に設定した線分又は２点等により局所領域としても良い。  
また、ステップＳ６２において設定される局所領域は、任意にサンプリングされた局所領域であってもよい。また、そのステップＳ６６において、バレット境界領域と認識された境界を追跡して、それらの結果により総合的にバレット境界であると判定するようにしてもよい。
【００４５】
次に第１変形例を備えた内視鏡システムを以下に説明する。図１７は第１変形例の内視鏡システム１Ｂにおける主要部の構成を示す。この内視鏡システム１Ｂは、図１の内視鏡シシテム１において、内視鏡観察装置２を構成する内視鏡６における例えば挿入部１１の基端側には、挿入部１１が体腔内に挿入される挿入量を検出する挿入量検出装置７１を設けている。この挿入量検出装置７１は、検出された挿入量の情報を画像処理装置３の例えばＣＰＵ２２に送る。  
挿入量検出装置７１は、挿入部１１の外周面に回動自在に接触する複数のローラ７２と、これらのローラ７２の１つの回転軸に取り付けられ、回転量を検出するロータリエンコーダ等の回転量検出センサ７３とを備えている。
【００４６】
そして、この回転量検出センサ７３により検出された信号は、画像処理装置３内の例えばＣＰＵ２２に入力され、ＣＰＵ２２は、挿入量の情報から、撮像された画像が検出対象の部位を含む画像であるか否かの判定を行う。つまり、ＣＰＵ２２は、挿入量の情報から、撮像された画像が検出対象の部位を含む画像であるか否かの判定を行う検出対象画像判定部２２ａの機能を持つ。  
この場合、内視鏡６の挿入部１１が患者の口部から挿入された場合、挿入時の回転量検出センサ７３の値から食道の深部側に挿入された場合の先端部１４の位置を検出することができる。  
また、ＣＣＤ１６を含む撮像装置１７の撮像特性等により、上述した画像処理方法で判定できる解像度以上の画像を撮像したものであるか否かも、検出対象の部位を含む画像であるかの判定する条件に入れて判定する。
【００４７】
つまり、遠方から、検出対象の部位を含む画像を得られる場合もあるが、遠方の部分において画像解析に不十分な解像度と見なされたり、照明光量も十分となり得ないような場合には、検出対象の部位を含む画像と判定しないようにしている。  
内視鏡６のＣＣＤにより撮像された画像は、ＣＣＵ８により信号処理された後、画像処理装置３の画像入力部２１に常時入力される。その画像は、ハードディスク２７等に順次格納される。  
この場合、ＣＰＵ２２は、挿入量の情報を、ハードディスク２７等に順次格納される画像に付帯情報として保存する。或いはＣＰＵ２２は、挿入量の情報から、撮像された画像が検出対象の部位を含む画像であるか否かの判定を行った判定情報（識別情報）を付帯情報として保存するようにしても良い。
【００４８】
そして、ＣＣＵ２２は、判定情報から判定対象の部位を含む画像に対して、上述した実施例３の場合と同様の処理を行う。なお、実施例３に限らず、実施例１或いは実施例２にも適用できる。  
つまり、本変形例は、実施例１〜３における画像解析される原画像が、位置判定情報により自動的に検出対象と判定された選択画像となる。  
従って、本変形例によれば、画像解析により性状が変化して性状変化粘膜であるか否かの判定（検出）が行われる画像が、予め設定された条件に客観的に適合する画像に制限されるので、より客観的な判定結果を得ることができる。
【００４９】
また、検出対象となる画像を挿入量検出装置７１等を用いて適切に検出或いは選択設定できるので、検出対象でない部位を撮像した不要な画像に対しても画像処理を行ってしまうことを低減できる。  
また、検出対象となる部位を撮像している画像であっても、撮像装置１７から遠方にある場合には、画像解析による精度が不十分になるが、本変形例によれば、撮像装置１７の特性も考慮して所定距離以上に離れている場合には、検出対象の部位を撮像していないと判定条件を設定することにより、画像解析による精度を確保することができるようになる。  
なお、上述の説明では、細長の挿入部を有する内視鏡２により得た画像の場合で説明したが、以下に説明するようにカプセル型内視鏡を用いて得た画像を利用するようにしても良い。
【００５０】
図１８に示すように変形例を備えたカプセル型内視鏡システム８１は患者が飲み込むことにより体腔内を撮像するカプセル型内視鏡装置（以下ではカプセル型内視鏡と略記）８２と、患者の体外に配置され、カプセル型内視鏡８２からの画像データを受信して記録する体外装置８３と、この体外装置８３から画像が入力される画像処理装置８４とからなる。  カプセル型内視鏡８２はカプセル状の容器内に照明手段としての例えばＬＥＤ８５と、照明された被写体の像を結ぶ対物レンズ８６及びその結像位置に配置され、撮像を行う撮像手段を構成するＣＣＤ８７と、このＣＣＤ８７により撮像された撮像信号に対する信号処理等を行う制御回路８８と、撮像された画像を無線で送信する処理を行う無線回路８９と、各回路等に電力を供給する電池９０を有する。
【００５１】
また、体外装置８３は、カプセル型内視鏡８２の無線回路８９のアンテナ８９ａから電波を複数のアンテナ９１ａ、９１ｂ、９１ｃを介して無線回路９２で受信し、その信号を制御回路９３に送る。この制御回路９３により、映像信号に変換して画像処理装置８４に出力する。  
そして、画像処理装置８４は、上述した各実施例等の処理を行う。  
なお、制御回路９３は、複数のアネテナ９１ａ〜９１ｃにより、カプセル型内視鏡８２の位置を推定する位置検出機能９３ａを有する。そして、この位置検出機能９３ａを利用して、検出対象の画像を選択設定するようにしても良い。つまり、原画像３１の代わりにこの位置検出機能９３ａにより、食道から胃に至る境界に近い部位を撮像しているか否かを検出して、境界に近い部位を撮像している場合には、上述した場合と同様に原画像として利用するようにしても良い。
【００５２】
このようにすると、検出対象となる食道から胃に至る境界に近い部位の生体粘膜を効率良く判定することができる。  
なお、本発明の実施例においては、色調を評価する特徴量としてＩＨｂ値を用いたが、例えばＲ／Ｇ、Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）等、他の特徴量を使用してもよい。また、例えばＨＳＩ色空間における色相・彩度を用いることも可能である。  
なお、上述した各実施例を部分的に組み合わせたり、処理する順序を変更したりして構成される実施例等も本発明に属する。
【００５３】
［付記］
付記項１
１つ以上の信号からなる生体粘膜表面を撮像した医用画像を入力する入力ステップと、  前記入力ステップで入力された医用画像における生体粘膜表面の境界情報を検出する境界情報検出ステップと、
前記境界情報検出ステップにおいて検出された境界情報の形状情報を検出する形状情報検出ステップと、
前記境界情報検出ステップにおいて検出された境界情報に基づき性状の異なる生体粘膜の存在を検出する粘膜性状検出ステップと、
からなることを特徴とする医用画像処理方法。  
付記項２
前記境界情報検出ステップは、輪郭検出ステップを含むことを特徴とする付記項１記載の医用画像処理方法。
【００５４】
付記項３
前記形状情報検出ステップは、前記境界情報の複雑さに基づく情報を検出することを特徴とする付記項１又は２のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。  
付記項４
前記境界情報検出ステップは、二値化ステップ及び細線化ステップを含み、
前記境界情報は、細線化された粘膜境界像であることを特徴とする付記項１、２又は３のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。  
付記項５
前記形状情報検出ステップは、前記境界情報の屈折に基づく情報を検出することを特徴とする付記項１、２、３又は４のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。  
付記項６
前記輪郭検出ステップは、生体粘膜境界を抽出するためのフィルタリングを適用するフィルタリングステップを含むことを特徴とする付記項２、３、４又は５のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。
【００５５】
付記項７
前記粘膜性状検出ステップは、前記形状情報検出ステップにおいてＮ個（Ｎは１以上の整数）以上の屈折点が検出された場合に性状の異なる生体粘膜の存在を検出することを特徴とする付記項６記載の医用画像処理方法。  
付記項８
前記生体粘膜表面の境界情報は、食道粘膜及び胃粘膜の境界に関する情報であることを特徴とする付記項１、２、３、４、５、６又は７のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。  
付記項９
前記粘膜性状検出ステップは、性状の異なる生体粘膜としてバレット粘膜の存在を検出することを特徴とする付記項１、２、３、４、５、６、７又は８のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。
【００５６】
付記項１０
１つ以上の信号からなる生体粘膜表面を撮像した医用画像を入力する入力ステップと、  前記入力ステップで入力された医用画像における生体粘膜表面の境界情報を検出する境界情報検出ステップと、
前記境界情報検出ステップにおいて検出された境界情報に対して肛門側の領域に局所的に存在する孤立領域を検出する孤立領域ステップと、
前記検出ステップの検出結果に基づき性状の異なる生体粘膜の存在を検出する粘膜性状検出ステップと、
からなることを特徴とする医用画像処理方法。  
付記項１１
１つ以上の信号からなる生体粘膜表面を撮像した医用画像を入力する入力ステップと、  前記入力ステップで入力された医用画像における生体粘膜表面の境界情報を検出する境界情報検出ステップと、
前記境界情報検出ステップにおいて検出された境界情報対して肛門側の領域に局所的に存在する孤立領域を検出する孤立領域検出ステップと、
前記孤立領域が前記境界情報に対して口側の領域と同様の粘膜であるか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップの判定結果に基づき性状の異なる生体粘膜の存在を検出する粘膜性状検出ステップと、
からなることを特徴とする医用画像処理方法。
【００５７】
付記項１２
前記粘膜性状検出ステップは、前記孤立領域が検出された場合に、性状の異なる生体粘膜の存在を検出することを特徴とする付記項１０記載の医用画像処理方法。  
付記項１３
前記粘膜性状検出ステップは、前記孤立領域が口側の領域と同様の領域と同様の粘膜であると判定された場合に、性状の異なる生体粘膜の存在を検出することを特徴とする付記項１１記載の医用画像処理方法。  
付記項１４
前記判定ステップは、検出された前記孤立領域の明るさ又は色調に関する特徴量を算出する特徴量算出ステップをさらに含み、
前記特徴量に基づく判定を行うことを特徴とする付記項１１又は１３のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。
【００５８】
付記項１５
前記判定ステップは、前記算出された特徴量と閾値との比較を行う比較ステップをさらに含み、
前記比較結果に基づく判定を行うことを特徴とする付記項１４記載の医用画像処理方法。  
付記項１６
前記境界情報検出ステップは、輪郭検出ステップを含むことを特徴とする付記項１０、１１、１２、１３、１４、又は１５のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。  
付記項１７
前記輪郭検出ステップは、生体粘膜境界を抽出するためのフィルタリングを適用するフィルタリングステップを含むことを特徴とする付記項１６に記載の医用画像処理方法。  付記項１８
前記生体粘膜表面の境界情報は、食道粘膜及び胃粘膜の境界に関する情報であることを特徴とする付記項１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、又は１７のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。
【００５９】
付記項１９
前記粘膜性状検出ステップは、性状の異なる生体粘膜としてバレット粘膜の存在を検出することを特徴とする付記項１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７又は１８のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。  
付記項２０
１つ以上の信号からなる生体粘膜表面を撮像した医用画像を入力する入力ステップと、  前記入力ステップで入力された医用画像における生体粘膜表面の境界情報を検出する境界情報検出ステップと、
前記境界情報検出ステップにおいて検出された境界情報に基づき境界を含む局所領域を設定する領域設定ステップと、
前記局所領域において前記境界の前後の２領域から特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
算出された前記特徴量に基づき性状の異なる生体粘膜の存在を検出する粘膜性状検出ステップと、
からなることを特徴とする医用画像処理方法。
【００６０】
付記項２１
前記領域設定ステップは、検出された前記境界情報上に複数の領域を設定することを特徴する付記項２０に記載の医用画像処理方法。  
付記項２２
前記特徴量算出ステップは、明るさ又は色調に関する特徴量を算出するとともに、
前記粘膜性状検出ステップは、前記２領域の各々から算出された前記特徴量の比に基づく判定ステップをさらに含み、
前記特徴量の比の値に基づき性状の異なる生体粘膜の存在を検出する粘膜性状検出ステップとからなることを特徴とする付記項２０又は２１いずれか１つに記載の医用画像処理方法。  
付記項２３
前記判定ステップは、前記算出された特徴量の比の値と閾値との比較を行う比較ステップをさらに含み、
前記比較結果に基づく判定を行うことを特徴とする付記項２２に記載の医用画像処理方法。
【００６１】
付記項２４
前記境界情報検出ステップは、輪郭検出ステップを含むことを特徴とする付記項２０、２１、２２又は２３いずれか１つに記載の医用画像処理方法。  
付記項２５
前記輪郭検出ステップは、生体粘膜境界を抽出するためのフィルタリングを適用するフィルタリングステップを含むことを特徴とする付記項２４に記載の医用画像処理方法。  
付記項２６
前記生体粘膜性表面の境界情報は、食道粘膜及び胃粘膜の境界に関する情報であることを特徴とする付記項２０、２１、２２、２３、２４又は２５のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。  
付記項２７
前記粘膜性状検出ステップは、性状の異なる生体粘膜としてバレット粘膜の存在を検出することを特徴とする付記項２０、２１、２２、２３、２４、２５又は２６のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。  
付記項２８
前記医用画像は、内視鏡画像であることを特徴とする付記項１ないし２７のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。  
付記項２９
前記医用画像は、カプセル内視鏡画像であることを特徴とする付記項１ないし２７のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。
【００６２】
付記項３１
生体粘膜表面を撮像して得られる粘膜表面画像を入力する処理を行う入力ステップと、  前記入力ステップで入力された前記粘膜表面画像に対して第１の画像処理を施し、所定の臓器の粘膜表面領域を検出する処理を行う第１の検出ステップと、
前記入力ステップで入力された前記粘膜表面画像に対して第２の画像処理を施し、前記第１の検出ステップで検出された前記所定の臓器の粘膜表面領域に存在し、この所定の臓器の粘膜領域性状の変化した変性粘膜部分の性状を呈する部分を検出する処理を行う第２の検出ステップと、
を具備したことを特徴とする医用画像処理方法。
【００６３】
付記項３２
前記第２の検出ステップは、前記所定の臓器の粘膜表面領域とは異なる他の臓器の粘膜部分の性状を呈する部分の境界を抽出する処理を行う境界抽出ステップを有し、
前記境界抽出ステップにより前記境界の形状に基づき、前記所定の臓器の粘膜領域性状の変化した変性粘膜部分の性状を呈する部分の存在を検出する処理を行うことを特徴とする付記項３１に記載の医用画像処理方法。  
付記項３３
前記第２の検出ステップは、前記所定の臓器の粘膜領域性状の変化した変性粘膜部分の性状を呈する粘膜領域を抽出する処理を行う領域抽出ステップを有し、
前記領域抽出ステップにより抽出された粘膜領域の色調に基づき、前記所定の臓器の粘膜領域性状の変化した変性粘膜部分の性状を呈する部分を検出する処理を行う色調検出ステップを有することを特徴とする付記項３１に記載の医用画像処理方法。
【００６４】
付記項３４
前記第２の検出ステップは、前記所定の臓器の粘膜領域性状の変化した変性粘膜部分の性状を呈する部分の境界を抽出する処理を行う境界抽出ステップと、
前記境界抽出ステップによる前記境界により区分される各々の粘膜の色調に基づき、前記所定の臓器の粘膜領域性状の変化した変性粘膜部分の性状を呈する部分の存在を検出する処理を行うことを特徴とする付記項３１に記載の医用画像処理方法。  
付記項３５
前記境界抽出ステップは、前記医用画像の少なくとも１つの色信号から輪郭情報を検出するステップを含むことを特徴とする付記項３２に記載の医用画像処理方法。  
付記項３６
前記所定の臓器の粘膜領域性状の変化した変性粘膜部分の性状を呈する部分の存在を検出する処理は、前記粘膜の境界の屈折を検出する屈折検出ステップをさらに含むことを特徴とする付記項３２に記載の医用画像処理方法。
【００６５】
付記項３７
前記屈折検出ステップにより屈折が検出された場合に、変性粘膜部分の性状を呈する部分が存在すると判定することを特徴とする付記項３６に記載の医用画像処理方法。  付記項３８
前記屈折検出ステップにより検出された屈折点数が所定の値以上である場合に、変性粘膜部分の性状を呈する部分が存在すると判定することを特徴とする付記項３６に記載の医用画像処理方法。  
付記項３９
前記所定の臓器の粘膜領域性状の変化した変性粘膜部分の性状を呈する部分の存在を検出する処理は、前記境界の複雑さを検出する複雑さステップを含み、
前記複雑さ検出ステップで検出された複雑さに基づく形状判断により、変性粘膜部分の性状を呈する部分が存在すると判定することを特徴とする付記項３５に記載の医用画像処理方法。
【００６６】
付記項４０
前記所定の臓器の粘膜領域性状の変化した変性粘膜部分の性状を呈する部分の存在を検出する処理は、前記境界の凹凸形状を検出ステップを含み、
前記凹凸形状に基づく形状判断により、変性粘膜部分の性状を呈する部分が存在すると判定することを特徴とする付記項３５に記載の医用画像処理方法。  
付記項４１
前記領域抽出ステップは、前記粘膜表面画像の少なくとも１つの信号から領域情報を検出するステップを含むことを特徴とする付記項３３に記載の医用画像処理方法。  
付記項４２
前記領域抽出ステップは、前記粘膜表面画像の少なくとも１つの色信号からなる境界情報を検出するステップをさらに含み、
前記境界検出で検出された境界が孤立曲線である境界内領域を抽出することを特徴とする付記項３３に記載の医用画像処理方法。
【００６７】
付記項４３
前記所定の臓器の粘膜領域性状の変化した変性粘膜部分の性状を呈する部分の存在を検出する処理は、前記粘膜領域の平均色調を検出する平均色調検出ステップをさらに含み、  前記平均色調検出ステップで検出された平均色調が所定値より大きい場合に、変性粘膜部分の性状を呈する部分が存在すると判定することを特徴とする付記項３３に記載の医用画像処理方法。  
付記項４４
前記所定の臓器の粘膜領域性状の変化した変性粘膜部分の性状を呈する部分の存在を検出する処理は、前記粘膜領域内の平均色調と粘膜領域外の平均色調を検出する平均色調検出ステップをさらに含み、
前記平均色調検出ステップで検出された領域内と領域外の平均色調の変化が所定値より大きい場合に、変性粘膜部分の性状を呈する部分が存在すると判定することを特徴とする付記項３３に記載の医用画像処理方法。  
付記項４５
前記所定の臓器の粘膜領域性状の変化した変性粘膜部分の性状を呈する部分の存在を検出する処理は、境界線の局所的な直交方向に局所領域を設定し、
前記局所領域内の境界線により区分される区分領域内の色調の相違に基づき、変性粘膜部分の性状を呈する部分の存在を検出することを特徴とする付記項３４に記載の医用画像処理方法。
【００６８】
付記項４６
前記所定の臓器の粘膜領域性状の変化した変性粘膜部分の性状を呈する部分の存在を検出する処理は、境界線の局所的グランディエント方向に局所領域を設定し、
前記局所領域内の境界線により区分される領域内の色調の相違に基づき、変性粘膜部分の性状を呈する部分の存在を検出することを特徴とする付記項３４に記載の医用画像処理方法。  
付記項４７
前記局所領域は、矩形領域、又は線分、又は細線をはさんで対称に位置する２点のうちいずれかであることを特徴とする付記項４５又は４６に記載の医用画像処理方法。
【００６９】
付記項４８
前記区分領域内の色調の相違は、局所領域内の境界線により区分される区分領域内の画素の色調特徴量の平均値の差を表すものであって、
前記平均値の差と、所定の値との大小関係を比較することにより、変性粘膜部分の性状を呈する部分の存在を判定することを特徴とする付記項４５に記載の医用画像処理方法。付記項４９
前記区分領域内の色調の相違は、局所領域内の境界線により区分される区分領域内の画素の色調特徴量の平均値の比に対応するものであって、
前記平均値の比と、所定の値との大小関係を比較することにより、変性粘膜部分の性状を呈する部分の存在を判定することを特徴とする付記項４５に記載の医用画像処理方法。付記項５０
前記変性粘膜部分の性状を呈する部分の存在を検出する処理に用いる前記色調は、複数の色信号の比に基づく色調特徴量であることを特徴とする付記項３４に記載の医用画像処理方法。  
付記項５１
前記入力ステップは、生体粘膜表面を撮像する挿入部を有する内視鏡により撮像された内視鏡画像を入力することを特徴とする付記項３１に記載の医用画像処理方法。  
付記項５２
前記入力ステップは、生体粘膜表面を撮像するカプセル型内視鏡により撮像された内視鏡画像であることを特徴とする付記項３１に記載の医用画像処理方法。  
付記項５３
さらに前記入力ステップにより入力される粘膜表面画像が、食道と胃との境界付近の位置の生体粘膜の画像であるか否かの判定の処理を行う画像判定ステップを有することを特徴とする付記項３１に記載の医用画像処理方法。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
食道から胃の境界付近を撮像した粘膜表面の画像に対して、その境界を抽出するなどして境界の形状自体や境界により区分けされる両側の特徴量の算出等により、胃の粘膜が変性したバレット粘膜の境界か否かを検出することにより、診断を支援できる。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明の実施例１の画像処理方法の機能を備えた内視鏡システムの構成を示すブロック図。
【図２】処理プログラムに従ってＣＰＵにより境界座標点列を生成する処理機能の構成を示すブロック図。
【図３】処理プログラムに従ってＣＰＵにより粘膜境界検出結果を生成する処理機能の構成を示すブロック図。
【図４】ＣＰＵにより処理される処理手順を示すフローチャート図。
【図５】原画像から抽出されたエッジ及び形状の判定を行う制御点を設定した画像例を示す図。
【図６】境界座標点列から屈折点を決定する処理手順を示すフローチャート図。
【図７】図６の処理手順における屈折点の頂点評価値を算出する説明図。
【図８】屈折点の候補点から屈折点を決定する処理手順を示すフローチャート図。
【図９】屈折点の候補点列から屈折点を決定する説明図。
【図１０】移動平均による境界座標点列の平滑化の説明図。
【図１１】本発明の実施例２における処理プログラムに従ってＣＰＵにより粘膜境界検出結果を生成する処理機能の構成を示すブロック図。
【図１２】ＣＰＵにより処理される処理手順を示すフローチャート図。
【図１３】原画像及び境界座標点列が設定された画像を示す図。
【図１４】本発明の実施例３における処理プログラムに従ってＣＰＵにより粘膜境界検出結果を生成する処理機能の構成を示すブロック図。
【図１５】ＣＰＵにより処理される処理手順を示すフローチャート図。
【図１６】原画像から抽出されたエッジ及び境界座標点列上に設定された局所領域等を示す図。
【図１７】第１変形例を備えた内視鏡システムの主要部を示す図。
【図１８】第２変形例を備えたカプセル型内視鏡システムの構成を示すブロック図。
【符号の説明】
【００７２】
１…内視鏡システム
２…内視鏡観察装置
３…画像処理装置
４…表示モニタ
６…内視鏡
７…光源装置
８…ＣＣＵ
１１…挿入部
１５…対物レンズ
１６…ＣＣＤ
１７…撮像装置
２１…画像入力部
２２…ＣＰＵ
２３…処理プログラム記憶部
２４…画像記憶部
２５…解析情報記憶部
２７…ハードディスク
２８…表示処理部
２９…入力操作部
３１…原画像
３２…エッジ検出画像
３３…境界座標点列
３４…粘膜境界検出結果
３５…輪郭強調フィルタリング部
３６…２値化処理部
３７…細線化処理部
３８…端点抽出部
３９…連結線分抽出部
４１…屈折点検出部
４２…形状評価部
代理人    弁理士    伊藤  進
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１７】
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【図１８】
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【図５】
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【図１３】
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【図１６】
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